演算法實施後，必須在其整個生命週期中持續監控，特別是如果您的團隊缺乏 丹麦 WhatsApp 号码数据 必要的多樣性和替代觀點來應對挑戰。 這是數據人工智慧偏見的另一種解釋是使用不完整和/或不準確的數據。 需要全面的數據來避免無意的偏見。 資料的收集和資料實踐必須能夠代表所有人群，才能確保更具包容性的體驗和公平的AI模型輸出。 例如，使用哪些資料來訓練模型？ 如果相關數據的存取受到限制，演算法偏差、資料集偏差和認知偏差只是可能導致歧視性結果的幾個例子。 人工智慧道德資訊圖的 4 個階段：現實世界偏見、數據偏見、演算法偏見和商業偏見 資料來源：高德納儘管人們意識到人工智慧偏見的問題，但面對它並不是一項簡單或單一的任務。 人工智慧偏見的一個主要例子是臉部識別，事實證明，臉部辨識是身分識別中使用的最不準確的生物辨識技術。 ProPublica 在 2016 年進行的一項著名研究得出的結論是，當時用於預測被告累犯的人工智慧演算法本質上對黑人存在偏見。 也就是說，演算法歧視是影響資料集最常見的問題。 提供的數據是否透明？ 您公司缺乏多元化是否會對您使用的數據產生負面影響？ 如果是這樣，徵求外部利害關係人的回饋可以幫助消除偏見。 是我們在數據決策過程中，個人和文化偏見以及基本主體性可能非常微妙。 這就是為什麼僱用一支擁有不同經驗和觀點的多元化團隊如此重要的原因之一。
代表性不足的人可以辨識出其他人可能沒有意識到的偏見。 各企業數據偏差成熟度的資訊圖。 資料來源：進展出版物資料來源：“數據偏差：人工智慧的隱藏風險”，Progress在最近接受 BetaNews 採訪時，軟體公司 Progress 的技術副總裁 Matthieu Jonglez 指出，研究表明，三分之二的組織認為目前他們的流程存在數據偏差。 他關於減少這種偏見的一些建議是創建更強大的數據政策以及衡量偏見的機制。 Jonglez 也建議在所有人工智慧使用中建立透明度，因為「透明度是消除偏見的解藥」。 人類偏見，從認知偏見到分類，永遠不會從人工智慧中完全消除。 但有許多保護措施可以幫助實現公司多元化； 公平數據； 並實施與人工智慧技術的使用相關的更周到的流程。